Managing water resources under new climatic extremes in the Main river basin, Germany
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ARSINOE is an EU-funded project aimed at developing the methodological framework for the combination of System Innovation Approach (SIA) with the Climate Innovation Window (CIW) to create an ecosystem for climate change adaptation solutions. The project will work to create this ecosystem with a three-tier, approach show-cased in nine widely varied regions across Europe (demonstrators), as a proof of concept with regards to its applicability, replicability, potential and efficacy. Challenges for water resources management in Bavaria – the „Main River“ case study: • RATIONALE - Region is at risk for being pushed beyond its resilience threshold and will need a new level of responsiveness to cope with climate change. • BARRIERS - Limited awareness on severity of regional climate change impacts; Science-society-policy interface operates below capacity; CC related innovations and methodologies propagate too slow into practice; Responsibilities in preparing/responding to CC between private and public bodies remains vague and requires a harmonized structure. • Climate change induced changes on the hydrology in Bavaria (results from the ClimEx project; www.climex-project.eu) Acknowledgements: The CRCM5 was developed by the ESCER centre of Université du Québec à Montréal (UQAM; www.escer.uqam.ca) in collaboration with Environment and Climate Change Canada. We acknowledge Environment and Climate Change Canada's Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis for executing and making available the CanESM2 Large Ensemble simulations used in this study, and the Canadian Sea Ice and Snow Evolution Network for proposing the simulations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,131 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle